2024 年，GPT-4 等大模型已能流畅对话，却仍被 MIT 研究证实缺乏因果推理能力；DeepMind 的‘自适应代理’在《科学》杂志展示的特定任务中接近人类水平，但离跨领域通用仍遥不可及。学界共识明确：现有 AI 只是工具，AGI 尚无清晰实现方法。

随着最近Manus的推出，我们又似乎看到一条隐隐约约通往AGI的路径。所谓“AI实习生”到底离投入实际应用还有多远？大模型越卷越快的当下，是否也会加速AGI的实现？

本期节目：

本期关键词: AGI | AI应用| AI+产业

01:00 Manus没有技术含量？技术创新 or 底层建设

03:05 技术是王道？

04:30 Manus的发布意味着AGI发展的开始？

07:05 AI的发展逻辑开始分叉

10:45 史蒂夫乔布斯：“I want zoom out picture like this”

13:15 AI带来的那些“坑”

21:50 从“RPA”到“AI”

25:10 AI给Martech带来的全新优化方向

33:03 AI是否真的可以帮助普通人解决一些事情

36:36 To B or To C？

38:00 杀手级应用是否会出现在搜索引擎上面？

45:50 搜索本身就是有一定的skill set

49:12 马斯克为AI开发游戏站台，开发者收入爆发

54:30 用更多数据层面的分析，来弥补人为的经验

56:45 我们离AGI到底还有多远？

59:18 OMG！机器人到底要不要交社保？

60:25 梦寐以求的“复合型人才”即将批量产生？

66:40 微信最新AI帮你打造“贾维斯”？

74:43 用AI做恋爱游戏？中国公司“遥遥领先”

76:25 Martech上的杀手级应用？未来的畅想

85:00 Ending

从AI到AGI，我们差距到底有多大？

主播：黄小明 ｜ Berkeley

小红书：Dozy咖啡

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